Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.advisorÖztürk, Selcen
dc.contributor.authorYalcin, Yalciner
dc.date.accessioned2024-07-09T11:45:22Z
dc.date.issued2024-07-06
dc.date.submitted2024-06-07
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11655/35247
dc.description.abstractOligopolistic markets, characterized by a few dominant firms, rely on interdependency theory to explain how companies’ strategies are influenced by their competitors. In the digital economy, data and computational capabilities have become crucial for competitive advantage with price-setting algorithms exemplifying this trend. Despite their benefits, these algorithms pose certain risks of anti-competitive pricing behaviors. In the thesis, we have analyzed industry-specific equilibriums for the perfect competition, Bertrand competition, real situation, and monopoly. In addition to the market’s traditional assumptions, we simulated its algorithmic equilibrium. With the assumption of a uniform algorithm that makes decisions for all firms, the algorithmic equilibrium approached to the monopolistic equilibrium. We also focused on algorithmic competition between two firms in a duopoly. In this scenario, we let companies use their own algorithms, which employed the same Q-learning technology, to price their products on a daily basis. Algorithmic simulations are performed for 36 different cases, with varying cross-price elasticity levels, marginal cost structures, capacity constraints, and demand models. After simulating the environment, we have drawn several propositions. First, the use of a uniform algorithm and allowing it to make pricing decisions for both members of the marketplace approaches to the monopolistic equilibrium. Second, increasing cross-price elasticity promotes competition by reducing the impact of capacity advantages. However, this effect is limited and depends on the capacity level of the inferior firm. Third, compared to the equal case, different MC structures result in greater industry profits with lower output. Additionally, they diminish the potential competitive effects of high cross-price elasticities. Fourth, equal capacity constraints favor collusion. The harmful consequence of collusion is further increased when equal capacity constraint is paired with the different marginal cost structures. Fifth and the last, capacity advantages are better leveraged when the marginal costs differ and/or demand elasticity is low. We believe that with these analyses, we might get a little closer to understanding the nature of algorithms.tr_TR
dc.language.isoentr_TR
dc.publisherSosyal Bilimler Enstitüsütr_TR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesstr_TR
dc.subjectAlgorithmic collusiontr_TR
dc.subjectOligopoly
dc.subjectSupra-competitive pricing
dc.subject.lcshİktisat kuramı. Demografitr_TR
dc.subject.lcshİktisat tarihi ve iktisadi işlemlertr_TR
dc.titleRenovation of Oligopoly Theory in The Light of Algorithmic Strategic Decision-Making: A Case Study for Turkish Cement Industrytr_TR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesistr_TR
dc.description.ozetOligopol pazarlar hakim konumda az sayıdaki firmanın birbirlerine olan bağımlılıklarıyla özdeşleştirilmektedir ve bu teori ile firmaların birbirlerini stratejik anlamda nasıl etkiledikleri açıklanmaktadır. Fiyatlama algoritmaları, dijital çağın veri ve hesaplama yetenekleri ile rekabetçi avantajlar elde edilmesi trendine katkı sağlamaktadır. Söz konusu algoritmalar çeşitli faydaları beraberinde getirse de taşıdıkları rekabet karşıtı riskler de bulunmaktadır. Mevcut çalışmada, tam rekabetçi piyasa, Bertrand rekabeti, gerçek durum ve tekel olmak üzere farklı teorileri esas alarak endüstriye özel denge noktaları analiz edilmiştir. Pazara ilişkin geleneksel varsayımlara ek olarak, algoritma davranışı ile elde edilen denge noktaları da simüle edilmiştir. Tek bir algoritmanın tüm firmalar bakımından karar aldığı varsayımı altında, algoritma ile elde edilen denge noktasının monopole yakınsadığı görülmüştür. Ayrıca, duopol pazarda yer alan iki firma açısından da algoritma rekabeti incelenmiştir. Bu senaryoda, firmaların ürünleri için günlük fiyatlama yaparken aynı Q-learning teknolojisine sahip kendi algoritmalarını kullanmalarına izin verilmiştir. Algoritma simülasyonları 36 farklı senaryo için çalıştırılmıştır. Simülasyonlar sonucunda çeşitli önermeler ortaya konulmuştur. İlk olarak, tek bir algoritmanın tüm firmalar açısından fiyatlama kararı alması durumunda denge noktasının tekelci piyasaya yakınsadığı görülmüştür. İkinci olarak, çapraz fiyat esnekliğinin kapasite avantajlarını azaltarak rekabete katkı sağladığı, ancak bu etkinin sınırlı olduğu ve düşük kapasiteli firmanın kapasite düzeyine bağlı olduğu anlaşılmıştır. Üçüncü olarak, aynı marjinal maliyetlere sahip olunması senaryosu ile karşılaştırıldığında, farklı marjinal maliyet yapılarının yüksek endüstri kârlarına ve düşük çıktı miktarlarına yol açtığı görülmüştür. Ek olarak, bu durumun çapraz fiyat esneklerinden kaynaklanan potansiyel rekabetçi etkiyi de azalttığı anlaşılmaktadır. Dördüncü olarak, eşit kapasite kısıtlarının danışıklılığı teşvik ettiği görülmektedir. Danışıklı davranışların zararlı sonuçları, kapasite kısıtlarının eşit olması durumuna firmaların farklı marjinal maliyet yapılarına sahip olması durumu eklendiğinde daha da artmaktadır. Beşinci ve son olarak, kapasite avantajlarının firmaların farklı marjinal maliyet yapılarına sahip olması ve/veya talep esnekliğinin düşük olması durumunda daha iyi kullanıldığı gözlemlenmektedir. Tüm bu sonuçlar ışığında, algoritmaların doğasını anlamaya bir adım daha yaklaşıldığı düşünülmektedir.tr_TR
dc.contributor.departmentİktisattr_TR
dc.embargo.termsAcik erisimtr_TR
dc.embargo.lift2024-07-09T11:45:22Z
dc.fundingYoktr_TR
dc.subtypeproficiencyinarttr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster